Notre recherche vise à explorer les bases cérébrales de l'interaction sociale, par le biais notamment de l'électro-encéphalographie synchrone de plusieurs individus (hyperscanning-EEG). Cette thèse s'articule autour de trois volets théoriques, méthodologiques et expérimentaux complémentaires dans leur fonction. En premier lieu, nous proposons deux cadres conceptuels éclairant l'analyse des synchronies interindividuelles (couplage) chez l'humain. Le premier cadre s'intéresse aux conditions d'apparition du couplage, que l'on présente en considérant les principes fondamentaux qui semblent prédisposer à son émergence. Le second cadre théorique a pour but d'appréhender les rôles fonctionnels possibles du couplage. On y propose une taxonomie des processus de cognition sociale explorés au cours d'expériences sur le couplage entre sujets en interaction. En second lieu, des travaux en traitement du signal visent à développer des méthodes d'analyse adéquates pour les données produites au cours d'expérimentations en hyperscanning. On s'intéresse en particulier aux approches de séparation de source conjointe (JBSS) permettant de prendre en compte l'information inter-sujet dans la séparation. L'avantage de ces développements récents sur les méthodes classiques est démontré par une étude comparative de leurs performances sur données réelles acquises en hyperscanning-EEG. En dernier lieu, on contribue au champ des neurosciences sociales à travers une étude hyperscanning-EEG qui porte sur les effets du toucher affectif sur le couplage des activités cérébrales et physiologiques entre individus en interaction. Nous montrons que, chez des partenaires en couple, le toucher peut accroitre la dépendance des activités physiologiques, un résultat qui appuie son rôle particulier pour la communication et le support affectif au sein des relations intimes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01072978 |
| Date | 23 June 2014 |
| Creators | Chatel-Goldman, Jonas |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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